如何考取数据分析师

1. 如何考取数据分析师

考取数据分析师需要考生登录数据分析认证中心官网进行报名。考生进入网站后，需要进行系统注册，注册登录后请务必输入正确无误的个人基本信息，以免影响后续通知、考试、证书信息及邮寄等事项。请考生务必牢记并妥善保存个人登录账号、登录密码、考生ID等信息，及时查收并保存相关通知邮件，以便后续正常参加考试。初级数据分析师报考条件：（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。

2. 数据分析中数据获取的方式有哪些?

方式1、外部购买数据
有很多公司或者平台是专门做数据收集和分析的，企业会直接从那里购买数据或者相关服务给数据分析师，这是一种常见的获取数据的方式之一。
方式2、网络爬取数据
除了购买数据以外，数据分析师还可以通过网络爬虫从网络上爬取数据。比如大家可以利用网络爬虫爬取一些需要的数据，再将数据存储称为表格的形式。
方式3、免费开源数据
外部购买数据要花费一定的资金，网络爬取对技术又有一定的要求，有没有什么办法能又省力又省钱的采集数据呢?当然有，互联网上有一些“开放数据”来源，如政府机构、非营利组织和企业会免费提供一些数据，根据需求你可以免费下载。
方式4、企业内部数据
了解了企业外部数据的来源，其实企业内部本身就会产生很多数据提供给我们分析，我们一起来了解一下吧。前面说了，内部数据通常包含销售数据、考勤数据、财务数据等。
关于数据分析中数据获取的方式有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

3. 数据分析师一般会用到哪些工具?

EXCEL、SQL为最为需求侧提到最多的数据分析工具。⽽SPSS、SAS、R、PYTHON次之，而大数据工具如HADDOP等也提到较多。


业务数据分析中，主要以办公软件、数据处理、统计工具为主;EXCEL在业务数据分析被提及相当多次。数据处理工具SQL也被提及很多次，SAS、SPSS等统计分析软件是业务分析的流行工具。


数据挖掘工具中，包括了数据分析工具与平台开发⼯工具：PYTHON在数据挖掘中被提及最多，R其次;数据挖掘类岗位需求信息多次提到HADOOP、SPARK、JAVA等平台开发工具;数据处理⼯工具SQL被提及较多。


数据分析工具上，主要包括了平台开发工具与分析工具：HADOOP、SPARK、JAVA等⼤大数据平台开发工具需求最为旺盛;PTYHON、R在大数据分析中提及;很多传统统计分析工具如SPSS、SAS等被提到得并不多。

4. 数据分析人员常用数据分析技术有哪些?

1、SQL
是结构化查询语言的缩写。用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统.，它有多种形式，包括 MySQL、Oracle、SQL 
Server、PostgreSQL 和 SQLite。每个版本都共享大部分相同的核心 
API。有很多优质的免费产品。具有一体化、语法简单、使用方式灵活的特点。
2、Excel
几乎和SQL一样常见。这是占主导地位的电子表格程序。它是Microsoft Office 365软件工具套件的一部分。尽管它不能像 SQL 
数据库那样处理大量数据，但 Excel 非常适合快速进行分析。 Google Sheets 有提供免费版本和类似的核心功能。
3、Tableau
是一种拖放式商业智能软件，它将数据运算与美观的图表完美地结合在一起。它的程序很容易上手，可以轻松创建可视化和仪表板。Tableau 的可视化功能远胜于 
Excel。
4、Python
是一种非常流行的免费开源编程语言，用于处理数据、网站和脚本。它是机器学习的主要语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

5. 数据分析师需要具备哪些能力？（一）

 作为数据分析师，在平时的工作中，你必须具备的能力是知道如何处理、解读、分析数据和如何去开展工作！
   要能从数据的角度，使用一定的方法与工具，对数据进行加工处理，结合商业场景 进行结构化分析 。 帮助公司相关业务部门监控、定位、分析、解决商业问题 ，从而帮助公司业务部门高效决策，提升经营效率，发现业务机会点，让企业取得持续竞争优势。
   在企业内部，数据分析师需要知道而且经常回答这些问题：
   这就要求 数据分析师必须要“懂数据”和“懂业务” 。
   什么叫“懂数据”和“懂业务”，数据分析师“懂数据”要分二个层面：
    ①数据是在哪个业务场景产生的，是对应什么样的业务动作 。
    ②数据质量。 如KPI如何防止造假？
   日常工作中经常是围绕几个核心的“数据指标”开展分析的，但必须要结合业务场景和业务流程进行分析才有意义。
   “懂业务”方面，具体可以：
   ①每天抽一个小时时间自己去思考：为什么业务给你提这个数据需求？他提这个数据需求到底解决什么问题？（ 可以约着一起吃饭，带着请教的问一下需求方，需要我们支持什么？你们现在主要的业务问题是什么？态度好一点，谦虚一点，当你服务一段时间后，你这样沟通会得到很多业务信息。 ）
   ② 多思考业务问题，并使用思维导图记录下你的思考；提个数据进行验证 
   ③多关注些行业公众号或者相关网站，去看看同个行业的人在说什么，在干什么，并结合自己公司的情况，看看自己的理解是什么程度，看看自己有哪些需要提高的。
   综合来说，就是   ①自己主动去实践业务流程，把业务流程与数据与数据分析串联起来。   ②主动去找业务方或者这个行业的人请教，构建好与业务的关系，你是帮助他解决问题，如果你态度不是很差，愿意谦虚一点，大多时候都愿意。、   ③平时业务方提需求的时候，可以多问自己几个为什么， 然后再和业务沟通你的理解， 然后要结合业务方的KPI和业务痛点、业务方想要解决的问题进行综合考虑（需要注意时间维度），这样才有可能真正理解KPI背后的逻辑与原因。   ④往行业的最佳实践看看，当然其它行业也是可以参考。
   至于使用的分析工具，往往不是最重要的，只要能达到分析的目的和效果，基本上所有的工具都可以使用，但是基础的Excel和SQL必须要会。 不过作为数据分析师，能帮助企业解决问题，才是的价值关键所在。 业务伙伴不关心你的掌握了什么技能，会用什么方法，他们更关注的是他们描述的需求和提出的问题，你能够理解，并且能够在实际的数据分析工作中能对他们有帮助，而这些都是建立在懂业务的基础上的。

6. 数据分析师日常业务重要分析哪些数据?

1、产品的用户群体
当我们一款新的产品上线时，首先要知道店铺里的哪些用户可以首批付费使用，这个和我们的日常监测以及标签有关。平台就可以发信息推送给这类用户，就可以分析出我们的产品用户是否满意，数据分析准不准确了，那里是需要调整的。
2、推广渠道效果监测
当你为企业做广告投放的时候，你是不是需要提前对这些推广渠道的数据进行监测。比如说账号的活跃度、曝光量，只有把这些东西计算好了，你才能预估出这个广告可以为我们带来多首收益。
这个反馈完全可以给以后继续做营销做决定，按效果去调整哪些渠道继续投放广告，哪些渠道砍预算，哪些渠道不投放了。是一个非常复杂和耗时的过程。这涉及到很多高技术知识。这些公司提供的是一套处理数据摄取、清理、建模和显示的工具。有些人什么都做，有些人只做一部分，这取决于他们想要探索的细分市场。
2、分析竞争对手
企业想要迅速发展，是一定要了解自己竞争对手的。比如说我们是一家电商公司，那么我们一定要了解竞争对手这个月的主营产品、销售额、折扣优惠等等。这样才有利于我们做好调整，更好的去安排。

7. 数据分析需要哪些知识，数据分析师必须掌握的完整知识

小编觉得，学习数据分析，一是要打下坚实的基础，才能屹立于专业之上，不被人看轻；二是根据企业的招聘技能要求情况，有的放矢。为此，小编给出以下建议，希望能帮到你。
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等。

8. 数据分析师用到的工具有哪些?

数据分析师用到的工具中EXCEL、SQL为最为需求侧提到最多的数据分析工具。SPSS、SAS、R、PYTHON次之，而大数据工具如HADDOP等也提到较多。


业务数据分析中，主要以办公软件、数据处理、统计工具为主;EXCEL在业务数据分析被提及相当多次。数据处理工具SQL也被提及很多次，SAS、SPSS等统计分析软件是业务分析的流行工具。


数据挖掘工具中，包括了数据分析工具与平台开发⼯工具：PYTHON在数据挖掘中被提及最多，R其次;数据挖掘类岗位需求信息多次提到HADOOP、SPARK、JAVA等平台开发工具;数据处理⼯工具SQL被提及较多。